851-0252-06L  Introduction to Social Networks: Theory, Methods and Applications

SemesterFrühjahrssemester 2021
DozierendeC. Stadtfeld, U. Brandes
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch
KommentarThis course is intended for students interested in data analysis and with basic knowledge of inferential statistics.



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
851-0252-06 GIntroduction to Social Networks: Theory, Methods and Applications2 Std.
Mo16-18ML F 36 »
C. Stadtfeld, U. Brandes

Katalogdaten

KurzbeschreibungHumans are connected by various social relations. When aggregated, we speak of social networks. This course discusses how social networks are structured, how they change over time and how they affect the individuals that they connect. It integrates social theory with practical knowledge of cutting-edge statistical methods and applications from a number of scientific disciplines.
LernzielThe aim is to enable students to contribute to social networks research and to be discriminating consumers of modern literature on social networks. Students will acquire a thorough understanding of social networks theory (1), practical skills in cutting-edge statistical methods (2) and their applications in a number of scientific fields (3).
In particular, at the end of the course students will
- Know the fundamental theories in social networks research (1)
- Understand core concepts of social networks and their relevance in different contexts (1, 3)
- Be able to describe and visualize networks data in the R environment (2)
- Understand differences regarding analysis and collection of network data and other type of survey data (2)
- Know state-of-the-art inferential statistical methods and how they are used in R (2)
- Be familiar with the core empirical studies in social networks research (2, 3)
- Know how network methods can be employed in a variety of scientific disciplines (3)

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte3 KP
PrüfendeC. Stadtfeld, U. Brandes
Formbenotete Semesterleistung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionRepetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich.

Lernmaterialien

Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar.
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden.

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Data Science MasterInterdisziplinäre WahlfächerWInformation
Doktorat Departement Geistes-, Sozial- und StaatswissenschaftenLehrangebot Doktorat und PostdoktoratWInformation
GESS Wissenschaft im Kontext (Science in Perspective)SoziologieWInformation